Python 参数是什么；索引“；在Pandas.DataFrame.rename方法中？

Pandas DataFrame有一个重命名方法，该方法使用名为“index”的参数 我不理解文档中对参数的描述：

具体来说，我使用它就像文档网页上的示例：

df.rename(index=str, columns={"A": "a", "B": "c"})

我理解结果，但我不明白为什么要设置

index=str

索引

参数用于什么？ 为什么示例设置了

index=str

？

索引参数用于重命名索引，以示例中的df为例：

df.index
# RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)

df.rename(index=str).index                               # converts index from int to str
# Index(['0', '1', '2'], dtype='object')

这是因为在rename函数中，还可以将函数传递给index和columns参数，该参数将应用于index和columns中的每个元素。这里str充当一个函数，将每个索引从int转换为str对象

---

另一个例子：

df.rename(index=lambda x: x*2).index
# Int64Index([0, 2, 4], dtype='int64')

---

好的，但是当我想重命名一个列时，为什么我们需要将索引中的每个元素转换为

str

？为什么

df.rename（columns={A:“A”，“B:“c”}）

不起作用呢？我相信文档试图告诉您如何使用索引参数（虽然可能不是一个清晰的方法），因为

df.rename（columns={A:“A”，“B:“c”}）

应该可以很好地工作。@user3731622您在注释中显示

rename（）

的方式实际上是有效的。您不需要指定索引，它是可选的。好的，谢谢。我一定有另一个问题b/c我想我试过了，但没用

df.rename（列={“A”：“A”，“B”：“c”}）

可以工作。